Análisis de modelos SOM - Frecuencia datos de entrada: mes

Modelo

• ID: 320
• Descripción:
• Frecuencia: mes
• Variables: precip, longitud, latitud, altitud
• Dimensiones del mapa: 50,50
• Iteraciones: 10000
• Parámetros adicionales:

source("../../lib/som-utils.R")

Attaching package: 'dplyr'

The following objects are masked from 'package:stats':

    filter, lag

The following objects are masked from 'package:base':

    intersect, setdiff, setequal, union

source("../../lib/maps-utils.R")

Linking to GEOS 3.8.0, GDAL 3.0.4, PROJ 6.3.1

Carga del modelo desde disco

mpr.set_base_path_analysis()
model <- mpr.load_model("som-320.rds.xz")
summary(model)

SOM of size 50x50 with a hexagonal topology and a bubble neighbourhood function.
The number of data layers is 1.
Distance measure(s) used: sumofsquares.
Training data included: 94881 objects.
Mean distance to the closest unit in the map: 0.006.

plot(model, type="changes")

Carga del dataset de entrada

df <- mpr.load_data("datos_mes.csv.xz")

df

summary(df)

 id_estacion           fecha             fecha_cnt           tmax      
 Length:94881       Length:94881       Min.   : 1.000   Min.   :-53.0  
 Class :character   Class :character   1st Qu.: 4.000   1st Qu.:148.0  
 Mode  :character   Mode  :character   Median : 6.000   Median :198.0  
                                       Mean   : 6.497   Mean   :200.2  
                                       3rd Qu.: 9.000   3rd Qu.:255.0  
                                       Max.   :12.000   Max.   :403.0  
      tmin             precip           nevada           prof_nieve      
 Min.   :-121.00   Min.   :  0.00   Min.   :0.000000   Min.   :   0.000  
 1st Qu.:  53.00   1st Qu.:  3.00   1st Qu.:0.000000   1st Qu.:   0.000  
 Median :  98.00   Median : 10.00   Median :0.000000   Median :   0.000  
 Mean   :  98.86   Mean   : 16.25   Mean   :0.000295   Mean   :   0.467  
 3rd Qu.: 148.00   3rd Qu.: 22.00   3rd Qu.:0.000000   3rd Qu.:   0.000  
 Max.   : 254.00   Max.   :422.00   Max.   :6.000000   Max.   :1834.000  
    longitud        latitud            altitud      
 Min.   :27.82   Min.   :-17.8889   Min.   :   1.0  
 1st Qu.:38.28   1st Qu.: -5.6417   1st Qu.:  42.0  
 Median :40.82   Median : -3.4500   Median : 247.0  
 Mean   :39.66   Mean   : -3.4350   Mean   : 418.5  
 3rd Qu.:42.08   3rd Qu.:  0.4914   3rd Qu.: 656.0  
 Max.   :43.57   Max.   :  4.2156   Max.   :2535.0  

Carga de los mapas

world <- ne_countries(scale = "medium", returnclass = "sf")
spain <- subset(world, admin == "Spain")

Mapa de densidad

plot(model, type="count", shape = "straight", palette.name = mpr.degrade.bleu)

Número de elementos en cada celda:

nb <- table(model$unit.classif)
print(nb)

   1    2    4    6    8   10   11   12   14   16   18   20   22   23   24   25 
 123  188  272  287  435  408   44   70   37  392  356  158  171   39   52   54 
  26   27   28   29   30   31   32   33   34   35   36   37   38   39   40   41 
  40   50   24   13   24    1   35   36   34   38   29   30   21   15   22   20 
  42   43   44   45   46   47   48   49   50   51   52   55   57   59   62   63 
  26   12   14   18   14   10    4   17    5   90   67  110   75  115   39   27 
  65   66   68   71   73   74   75   76   78   79   80   81   82   83   84   85 
  30   76   76   61   70   63   45   29   38   26   31    9   64   23   26   16 
  86   87   88   89   90   91   92   93   94   95   96   97   98   99  100  101 
  18   15   32   19   25   18   30   20   20   16   17    9    7   10   16   71 
 103  105  107  108  110  111  113  114  115  117  119  121  126  127  129  130 
 293   48   13  116   42   43   35   24   32   68  340   25   39   34   67   13 
 131  132  133  134  135  136  137  138  139  140  141  142  143  144  145  146 
  15   36   31   44   39   34   32   36   22   22   19   20   30   22   24    7 
 147  148  149  150  151  152  154  156  157  158  163  164  170  171  173  175 
  24   25   13   17   65   59   88   35   45   77   37   33   31   64   57   58 
 176  178  179  180  181  182  183  184  185  186  187  188  189  190  191  192 
  55   84   68   21   35   40   30   42   42   20   41   20   35   26   23   22 
 193  194  195  196  197  198  199  200  201  203  204  205  206  207  209  211 
  15   20   20    4   28   18    7   27   55   51   43   40   32   58   57   50 
 215  216  217  218  222  223  224  225  227  228  230  231  233  234  236  237 
  67   53   55  226   39   50   31   26   73   25   59   54   48   40   50   37 
 238  239  240  241  242  243  244  245  246  247  248  249  250  251  252  254 
  27   24   31   29   21   17   17    6   33   17   16   16   35   57   51   45 
 255  256  257  259  261  262  263  264  265  270  272  273  275  277  278  279 
  35   62   63   59   36   24   46   56   63  200   21   51   78   77   15   76 
 280  281  282  283  284  285  286  287  288  289  290  291  292  293  294  295 
  72   30   47   57   65   36   62   41   39   30   37   36   28   29   21   14 
 296  297  298  299  300  301  303  304  305  306  308  310  311  312  315  316 
  43   22   26    4   37   32   26   31   50   15   61   30   34   49   70   91 
 317  318  319  321  322  324  326  327  328  329  330  331  332  333  335  336 
  73   84   57   85   58   42  104   31   59   40   29   42   41   61   45   38 
 337  338  339  340  341  342  343  344  345  346  347  348  349  350  351  352 
  38   44   32   27   13    9    1   27   34   29   39    7   33   49   25   29 
 353  354  355  356  357  358  359  360  361  362  363  364  365  366  367  368 
  29   29   54   13   17   46   31   27   45   41   42   84  110   42   43   60 
 369  370  372  374  375  378  379  380  381  383  388  389  390  391  392  393 
  68  229   54   46   55  112   45   62   49   61   19    2   50   30   11   40 
 394  395  396  397  398  399  400  401  402  403  404  405  408  409  410  411 
  41   40   36   37   13   39   53   24   18   22   27   41   31   43   45   70 
 412  413  418  422  424  426  427  428  429  431  432  434  435  436  437  438 
  79   70   72  238   69   86  121   63   64   44   46   49   31   24   16   18 
 439  440  441  442  443  445  446  447  448  449  450  451  452  453  454  455 
  28   28   17   43   25   23   37   17   39   35   37   12    8   22   28    7 
 457  458  459  460  461  462  463  464  465  466  467  469  471  474  476  477 
  19   27   38   50   74   54   60   72   84   72  391  206  491  102  138   61 
 478  479  481  483  486  487  488  490  492  494  495  496  497  498  499  500 
  55   78   89   63   60   39   32   18   59   29   32   34   22   26   25   37 
 501  506  507  508  509  510  512  513  514  515  516  520  522  523  525  526 
   5   32   38   44   43   76   57   62   70   86   80  118  228   93   92   72 
 527  531  532  534  535  536  538  539  540  541  543  544  545  546  547  548 
  90   32   56   65   57   59   27   57   13   62   38   24   37   23   30   21 
 549  550  551  552  553  554  555  556  557  558  559  560  561  562  563  567 
  31   17   13   42   36   33   37   17   40   59   64   44   64   64   35   48 
 568  569  575  577  579  581  583  584  588  589  593  594  595  596  597  598 
  71   42  214  131   74   65   61   64   25   34   33   45   50   36   24   51 
 599  600  601  602  603  604  605  606  607  608  609  610  611  612  613  614 
  30   44   33   45   34   40   16   25   55   52   38   65   33   35   45   50 
 615  616  618  619  620  622  623  626  628  630  632  633  635  636  637  638 
  50   73   59   94  200  125  181  286   72   47  140   46   35   41   52   50 
 640  641  642  643  645  646  647  648  649  650  651  652  653  654  655  656 
  37   39   22   59   49   28   55   27   30   17    8    2   25   44   46   59 
 657  658  659  660  661  662  663  664  665  666  667  668  672  674  678  680 
  40   24   22   31   60   41   36   66   51   77   55   96   80  111  153   57 
 685  686  687  688  690  691  692  693  695  697  698  699  700  701  702  703 
  62   74   48   41   33   21   24   44   42   40   29   36   28   13   11    5 
 704  705  706  707  708  709  710  711  712  713  714  719  721  722  723  725 
  28   23   31   42   41   32   42   37   43   39   43  150   49   56   46  119 
 726  728  729  731  732  733  734  735  736  737  739  740  741  742  744  746 
 131   34  112   62   71   33   56   59   28   43   38   28   54   66   52   47 
 747  748  749  750  751  752  753  754  755  756  757  758  759  765  766  767 
  44   39   36   32   27    8   17    7   19   21   18   34   20   53   61   37 
 768  769  771  772  773  774  775  776  777  778  781  782  783  784  785  786 
  27   63  131   22   76   28  165   98   81   46   57   17   28   22   41   33 
 787  789  790  791  792  794  796  797  798  799  800  801  802  803  805  808 
  44   30   27   49   41   57   48   44   28   29   25   43   11   18   12   29 
 809  810  811  812  813  817  818  820  821  827  828  830  831  832  833  834 
  27   51   62   58   62   44   21   10   39   73  102   42   28   49   56   62 
 835  836  838  839  840  841  843  845  846  847  848  849  850  851  852  853 
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2036 2038 2039 2041 2043 2045 2046 2047 2049 2050 2051 2052 2053 2054 2056 2058 
  67   29   96   69   80   23  142   72   64   36   36   22   39   18   62   66 
2060 2062 2064 2065 2067 2069 2071 2072 2073 2074 2075 2076 2078 2079 2080 2081 
  82   55   64   56   46   99   22   45   12   44   14   90   31   55   36   15 
2082 2083 2084 2085 2087 2088 2089 2091 2094 2095 2096 2098 2099 2100 2101 2102 
  23   21   44   48   58   29   52   86   33  103  111   23   25   29   40   60 
2103 2104 2106 2108 2110 2112 2113 2115 2116 2117 2118 2120 2121 2122 2123 2124 
  26   19   47   48  102   35   58   54   25   29   76   25   24   37   16   31 
2125 2126 2127 2128 2129 2130 2131 2132 2134 2136 2137 2138 2140 2142 2143 2144 
  16   55   17   21   67   25   31   60   35   53   23   84   57  101   78  109 
2147 2148 2150 2151 2152 2153 2154 2155 2156 2157 2159 2160 2162 2163 2165 2166 
  79   60   59   24   31   43   18   10   29   21   33   67   51   42   35   29 
2167 2168 2170 2171 2172 2173 2174 2175 2176 2177 2178 2179 2180 2181 2182 2183 
  26   59   48   41   26   14   37   46   40   60   14   22   76   20   28   20 
2184 2186 2187 2188 2190 2192 2193 2196 2197 2199 2200 2201 2202 2203 2204 2206 
  26   68   12   67   58   82   61   63   49   56   56   34   27   34   21   34 
2207 2208 2209 2211 2212 2213 2214 2215 2216 2219 2220 2221 2222 2223 2224 2225 
  27   16   33   49   32   40   46   24   32    3   33   38   35   14   50   31 
2226 2227 2228 2229 2230 2231 2232 2233 2234 2235 2237 2239 2241 2243 2244 2245 
  30   50   14   24   89   22   26   37   27   58   69   53   41   46   69   49 
2247 2248 2249 2250 2251 2252 2253 2254 2255 2256 2257 2259 2260 2261 2262 2263 
  38   88   84  123   27   21   19   16   10   19   31   27   26   30   25   21 
2264 2265 2266 2267 2268 2269 2270 2271 2272 2273 2274 2275 2276 2277 2278 2279 
  35   26   27   28   31   26   13   39   39   49   28   30   24   28   41   24 
2280 2281 2282 2283 2284 2286 2287 2288 2289 2291 2292 2293 2294 2295 2296 2297 
  18   15   32   33   12   59    4   60   56   57   46   57   51   84   81   82 
2298 2304 2305 2306 2307 2308 2309 2310 2311 2312 2313 2314 2315 2316 2317 2318 
  86   21   10   14   13   14   17   11   30   12   34    9   17   15   24   16 
2319 2321 2322 2323 2324 2325 2326 2327 2328 2329 2330 2331 2332 2333 2334 2335 
  19   23   54   44   24   27   28   30   28   31   22   70   35   20   15   89 
2336 2337 2338 2340 2341 2342 2349 2350 2351 2352 2353 2357 2359 2360 2361 2362 
   5   45   39   43   38   35  105   92  102   79   68    5   18   19   13   12 
2364 2365 2366 2367 2368 2369 2370 2371 2372 2373 2374 2375 2376 2377 2378 2379 
  16   23   17   24   39   29   26   31   19   26   53   43   24   30   16   28 
2380 2381 2382 2383 2384 2386 2387 2388 2389 2390 2391 2392 2393 2394 2395 2396 
  36   18   49   29   16    3   36   37   16   33   36   47   61   83   77  106 
2397 2398 2399 2401 2402 2403 2404 2405 2406 2407 2409 2410 2411 2412 2413 2414 
  94  101   99   82   19   59   55   50   24   15    9   19   13   19   16   13 
2415 2416 2417 2418 2419 2420 2421 2422 2423 2424 2425 2426 2427 2428 2429 2430 
  29   17   19   14   22   15   34   20   23   57   43   30   34   33   35   24 
2431 2432 2433 2434 2435 2436 2437 2438 2439 2440 2441 2450 2451 2453 2454 2455 
  15   42   26   17   19   33   25   11   26   30   44  132  435   53   38   49 
2456 2457 2459 2460 2461 2462 2463 2464 2465 2466 2467 2468 2469 2470 2471 2472 
  37   28   15   10   24   20   47   13   21   24   35   46   53   57   17   47 
2474 2475 2476 2477 2478 2479 2480 2481 2482 2483 2484 2485 2486 2487 2489 2490 
  26   48   25   51   22   42   21   18   10   37   39   16   14   35   24   25 
2491 2492 2493 2494 2495 2496 2497 2498 2499 2500 
  40   45   61   78   97  118   96   89  116   97 

Comprobación de nodos vacíos:

dim_model <- 50*50;
len_nb = length(nb);
empty_nodes <- dim_model != len_nb;
if (empty_nodes) {
  print(paste("[Warning] Existen nodos vacíos: ", len_nb, "/", dim_model))
}

[1] "[Warning] Existen nodos vacíos:  1802 / 2500"

Mapa de distancia entre vecinos

plot(model, type="dist.neighbours", shape = "straight")

Influencia de las variables

model_colnames = c("precip", "longitud", "latitud", "altitud")
model_ncol = length(model_colnames)

Mapa de variables.

plot(model, shape = "straight")

Mapa de calor por variable

par(mfrow=c(3,4))
for (j in 1:model_ncol) {
  plot(model, type="property", property=getCodes(model,1)[,j],
    palette.name=mpr.coolBlueHotRed,
    main=model_colnames[j],
    cex=0.5, shape = "straight")
}

Correlación para cada columna del vector de nodos

if (!empty_nodes) {
  cor <- apply(getCodes(model,1), 2, mpr.weighted.correlation, w=nb, som=model)
  print(cor)
}

Representación de cada variable en un mapa de factores:

if (!empty_nodes) {
  par(mfrow=c(1,1))
  plot(cor[1,], cor[2,], xlim=c(-1,1), ylim=c(-1,1), type="n")
  lines(c(-1,1),c(0,0))
  lines(c(0,0),c(-1,1))
  text(cor[1,], cor[2,], labels=model_colnames, cex=0.75)
  symbols(0,0,circles=1,inches=F,add=T)
}

Importancia de cada variable - varianza ponderada por el tamaño de la celda:

if (!empty_nodes) {
  sigma2 <- sqrt(apply(getCodes(model,1),2,function(x,effectif)
     {m<-sum(effectif*(x-weighted.mean(x,effectif))^2)/(sum(effectif)-1)},
     effectif=nb))
  print(sort(sigma2,decreasing=T))
}

Clustering

if (!empty_nodes) {
  hac <- mpr.hac(model, nb)
}

Visualización de 3 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=3)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=3)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)

Visualización de 4 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=4)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=4)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)

Visualización de 5 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=5)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=5)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)

Visualización de 6 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=6)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=6)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)
  df.cluster06 <- subset(df, cluster==6)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster06 <- select(df.cluster06, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster06)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1], dim(df.cluster06)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05", "cluster06"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster06)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster06)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
  df.cluster06.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster06)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster06.grouped)

Visualización de 8 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=8)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=8)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)
  df.cluster06 <- subset(df, cluster==6)
  df.cluster07 <- subset(df, cluster==7)
  df.cluster08 <- subset(df, cluster==8)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster06 <- select(df.cluster06, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster07 <- select(df.cluster07, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster08 <- select(df.cluster08, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster06)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster07)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster08)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1], dim(df.cluster06)[1], dim(df.cluster07)[1], dim(df.cluster08)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05", "cluster06", "cluster07", "cluster08"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster08)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster08)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
  df.cluster06.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster06)
  df.cluster07.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster07)
  df.cluster08.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster08)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster06.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster07.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster08.grouped)

Visualización de 10 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=10)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=10)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)
  df.cluster06 <- subset(df, cluster==6)
  df.cluster07 <- subset(df, cluster==7)
  df.cluster08 <- subset(df, cluster==8)
  df.cluster09 <- subset(df, cluster==9)
  df.cluster10 <- subset(df, cluster==10)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster06 <- select(df.cluster06, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster07 <- select(df.cluster07, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster08 <- select(df.cluster08, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster09 <- select(df.cluster09, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster10 <- select(df.cluster10, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster06)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster07)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster08)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster09)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster10)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1], dim(df.cluster06)[1], dim(df.cluster07)[1], dim(df.cluster08)[1], dim(df.cluster09)[1], dim(df.cluster10)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05", "cluster06", "cluster07", "cluster08", "cluster09", "cluster10"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster08)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster09)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster10)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster06)
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if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster08)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster09)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster10)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
  df.cluster06.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster06)
  df.cluster07.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster07)
  df.cluster08.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster08)
  df.cluster09.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster09)
  df.cluster10.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster10)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster06.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster07.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster08.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster09.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster10.grouped)